PhyMo: A Physical-Field Modality for Multimodal AI4Physics

📄 arXiv: 2609.27554v1 📥 PDF

作者: Henan Sun, Haitao Hu, Jin Liu, Jianfeng Zhang, Lujia Pan, Nuo Chen, Jia Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-09-23

备注: Under review

💡 一句话要点

提出PhyMo以解决多模态物理系统预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 物理场模态 偏微分方程 物理系统预测 AI4Physics 异构测量 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法通常忽视物理约束，导致物理系统预测的准确性和效率不足。
  2. 本文提出了PhyMo框架，通过物理场模态和PDE相关算子组织异构测量，提升多模态学习效果。
  3. 在五个不同物理环境的数据集上，PhyMo表现出优于最强基线的状态，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态学习正在成为物理人工智能（AI4Physics）的强大范式，要求对异构观察、测量和领域知识进行联合解释。然而，现有方法通常将物理量和控制方程表示为通用的数值或文本标记，忽视了决定其时空交互的物理约束。为了解决这一限制，本文引入了物理场模态，并提出了PhyMo，一个基于物理的多模态框架，通过与偏微分方程（PDE）相关的算子组织异构测量。PhyMo遵循三阶段学习程序：首先通过PDE残差监督进行场重建预训练物理场编码器，其表示随后与共享潜在空间中的视觉嵌入对齐，最后融合的多模态表示由相应的下游预测头处理。在涵盖多种物理环境的五个数据集上的实验表明，PhyMo在每个数据集上均实现了最先进的性能，展示了其在AI4Physics中的多模态表示学习的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态学习方法在物理系统预测中对物理约束的忽视，导致时空交互的表示不足。

核心思路：提出物理场模态，通过PDE相关算子组织异构测量，从而更好地捕捉物理量之间的关系。

技术框架：PhyMo框架包括三个主要阶段：首先是物理场编码器的预训练，其次是与视觉嵌入的对齐，最后是融合后的多模态表示通过下游预测头进行处理。

关键创新：PhyMo的核心创新在于引入物理场模态，利用PDE残差监督进行编码器预训练，显著提升了多模态表示的有效性。

关键设计：在设计中，采用了PDE残差作为损失函数，确保编码器学习到的表示能够反映物理约束，同时在潜在空间中实现视觉和物理表示的有效对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在五个数据集上的实验结果显示，PhyMo在每个数据集上均超越了最强基线，展现出最先进的性能，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物理模拟、工程设计和环境监测等。通过更准确的物理系统预测，PhyMo可以帮助科学家和工程师在复杂系统中做出更好的决策，推动相关领域的技术进步和创新。

📄 摘要（原文）

Multimodal learning is emerging as a powerful paradigm for AI for Physics (AI4Physics), where predicting physical systems requires the joint interpretation of heterogeneous observations, measurements, and domain knowledge. However, existing approaches typically represent physical quantities and governing equations as generic numerical or textual tokens, overlooking the physical constraints that determine their spatiotemporal interactions. To address this limitation, we introduce the \textbf{physical-field modality} and propose \textbf{PhyMo}, a physics-grounded multimodal framework that organizes heterogeneous measurements through PDE-associated operators. PhyMo follows a three-stage learning procedure: the physical-field encoder is first pretrained through field reconstruction under PDE residual supervision, its representations are subsequently aligned with visual embeddings in a shared latent space, and the fused multimodal representations are finally processed by corresponding downstream prediction heads. Experiments on five datasets spanning diverse physical environments show that PhyMo achieves state-of-the-art performance, compared to the strongest baseline on each dataset, demonstrating the superiority of PhyMo on multimodal representation learning in AI4Physics.